协调以提高您的业务效率和数据管理

已发表: 2022-07-08

对于提供数据协调服务的企业而言，自动化和生产力是首要任务。数据完整性作为更好地优化协调生命周期的基础起着重要作用。数据管理和数据分析服务作为一个整体对于核对过程变得很重要，因为数据不断被从许多不同的来源提取和进一步处理。

有许多步骤可以确保数据质量最适合用于业务洞察。让我们讨论一下数据完整性的一些关键特性和方法，以及如何为他们的业务提供高质量的源数据：

确保数据质量以获得更好的数据洞察力

一个消息灵通的数据质量策略包括许多过程和结果。这些通过维护数据质量仪表板来促进，帮助数据所有者和 IT 支持人员衡量数据质量的度量。该仪表板还有助于推进简单数据清理和验证规则的流程。仪表板确保有一个中央空间，可以在系统之间快速识别数据中的所有不一致。

数据协调过程需要形式化，这反过来有助于确保这些过程按计划或临时执行。需要提高对和解过程及其获得的结果的可见性。这有助于增强业务用户的整体信心，并且可以在有充足的系统数据支持的情况下连续做出决策。

可以通过定义一组适当的数据质量指标来控制数据质量活动。除此之外，还需要正确的验证规则，并通过使用各种数据分析工具和流程进一步监控数据。企业治理需求可以通过与业务中的其他数据管理员协作来解决。

数据协调的一些关键挑战包括确保数据质量是优先考虑的环境。这意味着需要遵守跨企业的数据质量政策和标准。

顶级数据分析公司是协调过程中不连贯或不完整的数据被环境拒绝为错误的实例。这些错误的发生是由于非标准化的数据格式、数据源的变化或参考数据的频繁变化。

在数据质量和数据处理方面，让具有最佳实践知识的指导人员也很重要。必须缩短运营提前期，以便数据可以在尽可能短的时间内从采集到洞察。这确保了较小的边际成本。

让我们看一些步骤，以获得更流畅的对帐体验：

数据管理员可以通过使用脚本、ETL 和 API 的自动提取来过滤他们的数据并提高透明度。
对业务进行全面而详细的审计有助于提高数据核对过程的效率。
维护历史数据存储库有助于加快协调过程。这可以通过选择独立控制来平衡、协调和跟踪实时信息来实现。
数据有时会在数据孤岛或数据墓地中丢失，从而导致数据隐藏或不一致。例如，销售团队掌握的有关客户的数据可能不会与客户服务团队共享，这可能会导致失去创建更加杰出和准确的客户档案的机会。
数据停机可能会导致各种迁移问题。这是由于增加了管道中数据的复杂性和数量级造成的。通过签订服务水平协议来实施问责制可以帮助 IT 服务提供商和客户确保减少数据停机时间。

数据质量问题的出现是由于对数据的实时监控和管理不足。这些包括重复数据、不一致的格式、不完整的数据、不准确的数据和数据不精确。以下是解决这些问题的一些提示和最佳实践：

解决任何数据质量问题的正确位置是原始源系统。当数据由第三方提供且没有直接控制时，业务流程层通常需要更高级别的干预，类似于实例的干预。在源头修复数据通常是确保数据通过必要的数据检查并在进入阶段本身被清理和转换的最佳方式。

从源头上解决问题可能很困难，因此可以在 ETL 过程中采用修复数据质量的过程。这是大多数企业最终会做的事情，因为它是一种务实的方法。在集合算法和智能规则的帮助下，可以导出干净的数据集，从而提供更好的业务洞察力。

管理元数据可以大大帮助企业明确业务目标。可以对跨主题域在整个企业中使用的通用数据定义进行编目，以便为数据质量计划提供格式和结构。

数据剖析允许更深入地了解数据，其中数据值的频率和分布在数据集中进行评估。这可用于检查数据完整性，还有助于确定数据是否符合业务规则和定义的数据标准。

在过去的几年里，商业世界越来越受数据驱动。因此，采用正确的数据质量工具非常重要。在瞬息万变的商业环境中，传统的数据协调方法变得既低效又不可持续。需要建立一个数据治理框架，该框架将列出各种数据策略、标准和数据质量关键绩效指标 (KPI)。

需要描述组织的结构和角色，以确定谁是数据所有者、数据保管人和数据管理者。当按照此处讨论的方式实施时，数据协调最终将有助于提高业务用户在数据质量、产品工程服务、数据完整性和准确性方面的能力。